机器学习在信道建模中的应用综述OA北大核心CSCDCSTPCD
Survey of application of machine learning in wireless channel modeling
信道建模是设计无线通信系统的基础,传统的信道建模方法无法自动学习特定类型信道的规律,特别是在针对特殊应用场景,如物联网、毫米波通信、车联网等,存在一定的局限性.此外,机器学习具有有效处理大数据、创建模型的能力,基于此,探讨了机器学习如何与信道建模进行有机融合,分别从信道多径分簇、参数估计、模型的构造及信道的场景识别展开了讨论,对当前该领域的重要研究成果进行了阐述,并对未来发展提出了展望.
刘留;张建华;樊圆圆;于力;张嘉驰
北京交通大学电子信息工程学院,北京 100044北京邮电大学网络与交换技术国家重点实验室,北京 100876北京交通大学电子信息工程学院,北京 100044北京邮电大学网络与交换技术国家重点实验室,北京 100876北京交通大学电子信息工程学院,北京 100044
信息技术与安全科学
信道建模机器学习神经网络聚类场景识别
《通信学报》 2021 (2)
134-153,20
国家重点研发计划基金资助项目(No.2018YFB1801101)国家自然科学基金杰出青年基金资助项目(No.61925102)北京市自然科学基金-海淀原始创新联合基金资助项目(No.L172030)国家自然科学基金重点资助项目(No.61931001)
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